素养导向下AI赋能初中数学“三化”教学模式课堂实践路径研究

　摘要：在AI技术与教育深度融合的时代背景下，初中数学教学正经历从传统模式向智能化、个性化方向转型。本文探讨AI如何赋能初中数学“知识结构化、思维可视化、问题解决模型化”的“三化”教学模式，阐释AI如何通过学情分析、动态几何建模与情境仿真，实现从统一传授到精准支持、从静态呈现到动态生成、从解题训练到思维建构的教学转变，为素养导向的数学课堂提供可操作的实践范式。

　　关键词：AI；初中数学；三化教学模式；课堂实践；精准教学

　　随着《义务教育数学课程标准（2022年版）》的实施，初中数学教学面临从“知识传递”到“素养生成”的转型。由“知识结构化、思维可视化、问题解决模型化”融合而成的“三化”教学模式，为这一转型提供了重要的理论依据与实践指引。知识结构化是将孤立、零散的知识点，按其内在逻辑进行归纳、整合，构建有序、系统的知识体系，奠定深度理解与长期记忆的基础；思维可视化注重运用图形、动画等载体将内隐的思考过程转化为可观察、可操作的外显形式，降低认知负荷；问题解决模型化强调引导学生从真实情境中抽象出数学关系，建构可迁移的数学模型，并能灵活应用于新情境。然而，传统课堂在实施“三化”模式时常面临个性化不足、思维跟踪困难、情境建模受限等挑战。AI技术的快速发展，为摆脱上述困境、重塑“三化”教学形态提供了重要机遇。本文旨在探讨AI赋能“三化”教学模式，构建其在初中数学课堂中的实践路径。

　　一、AI赋能“三化”

　　知识结构化旨在构建系统化的认知体系。传统教学难以适应个体差异，而AI可推动知识建构从“静态统一”转向“动态生成与个性化支持”。一方面，教师可借助AI增强的概念图工具，引导学生围绕核心概念展开协作，系统实时推荐相关概念、识别逻辑矛盾，并可视化呈现不同学习者的知识结构差异，使建构过程成为持续优化的智能活动。另一方面，AI通过采集学生预习、互动、作业等多维度数据，精准诊断知识薄弱点与错误关联，自动生成适配个体认知的知识图谱，规划个性化学习路径，实现因材施教。

　　思维可视化强调将内隐思维转化为可感知的外在表征。传统静态图示互动性有限，AI借助动态几何建模、笔迹识别等技术，可实现高交互、可追溯的思维呈现。例如，在探究“二次函数参数对图像的影响”时，学生使用Geo-Gebra等工具调整参数，可实时观察图像变化，并获得系统智能生成的变化轨迹与关键点标记，为教师洞察思维过程提供依据。此外，AI能识别学生解题笔迹与步骤，自动转换为逻辑流程图或思维导图，并对不同思路进行对比可视化，增强策略选择的直观性。

　　问题解决模型化注重在真实或仿真情境中完成数学抽象、模型构建与迁移应用。AI通过情境仿真、自适应变式生成等途径，支持学生实现灵活迁移与创新。例如，在“相似三角形”教学中，学生借助AI技术进入虚拟校园测量楼高，AI依据其测量方法与数据动态构建几何模型，仿真比较不同方法的精度差异，使数学模型在实践中自然成为解题工具，提升学生的建模能力与迁移意识。同时，AI能够依据核心数学模型自动生成情境各异的问题链，支持学生进行创造性改编，如在“将军饮马”问题中拓展路径条件，利用动态几何工具验证新模型，促进知识迁移与创新应用。

　　二、AI赋能的课堂新生态

　　AI对“三化”教学的赋能并非孤立，而是形成了“智能诊断—可视化支持—建模应用”的协同闭环。系统通过全过程数据采集分析，实现对学情的精准诊断；基于诊断，AI动态提供可视化支持，将抽象思维转化为可交互的视觉形式，促进深度理解；在仿真情境中，学生借助结构化知识与可视化工具，完成真实问题的建模与迁移。全过程数据再次被系统捕获，用于持续优化，形成教学闭环。这一体系推动课堂从“知识传递”转向“思维发展与素养生成”，构建以学生为中心、数据驱动的教学新生态。

　　未来的数学教育，将在人机智能的协同共进中，更有效地实现“以结构启思、以可视促悟、以建模致用”，为每一位学生数学核心素养的全面发展开辟智能化的实践道路。

文章来源：《安徽科技报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35317.html